一種圖像處理方法及電子設備的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及電子技術，尤其涉及一種圖像處理方法及電子設備。
【背景技術】
[0002] 指紋是指手指末端正面皮膚上形成的凹凸不平的紋路，不同手指的指紋紋線的數 目、方向和相對位置是不相同的，指紋的唯一性就是根據這些紋線的方向和分布特征來表 示的。所以，正是由于指紋的這種唯一性使得指紋識別技術成為生物識別領域中一關鍵的 技術。指紋識別的過程，就是對指紋的紋線特征進行識別和比對的過程。指紋識別技術中 提取需要兩個關鍵的參數，即紋線的方向場和頻率場，例如指紋圖像增強，特征提取和特征 匹配過程中都需要使用這兩個參數。
【發明內容】
[0003] 有鑒于此，本發明實施例為解決現有技術中存在的問題而提供一種圖像處理方法 及電子設備，能夠快速的確定指紋圖像方向場和頻率場，具有運算量低和資源消耗低的特 點。
[0004] 本發明實施例的技術方案是這樣實現的：
[0005] -種圖像處理方法，應用于電子設備，所述方法包括：
[0006] 獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；
[0007] 對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域，其中所述K為大于等 于1的整數；
[0008] 對K個所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K個頻譜圖 像，K個所述頻譜圖像中均包含頻譜峰；
[0009] 根據所述頻譜峰的位置確定對應區域中紋線的頻率和方向。
[0010] 一種電子設備，所述電子設備包括獲取單元、分割單元、處理單元和第一確定單 元，其中：
[0011] 所述獲取單元，用于獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；
[0012] 所述分割單元，用于對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域， 其中所述K為大于等于1的整數；
[0013] 所述處理單元，用于對K個所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一 對應的K個頻譜圖像，K個所述頻譜圖像中均包含頻譜峰；
[0014] 所述第一確定單元，用于根據所述頻譜峰的位置確定對應區域中紋線的頻率和方 向。
[0015] 本發明實施例中，獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；對所述第一圖 像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域，其中所述K為大于等于1的整數；對K個所 述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K個頻譜圖像，K個所述頻譜圖 像中均包含頻譜峰；根據所述頻譜峰的位置確定對應區域中紋線的頻率和方向，如此，能夠 快速地確定指紋圖像方向場和頻率場，具有運算量低和資源消耗低的特點。
【附圖說明】
[0016] 圖1-1為本發明實施例一圖像處理方法的實現流程示意圖；
[0017] 圖1-2為本發明實施例一中原始圖像及其對應的頻譜圖像；
[0018] 圖2為本發明實施例二圖像處理方法的實現流程示意圖；
[0019] 圖3-1為本發明實施例三圖像處理方法的實現流程示意圖；
[0020] 圖3-2為對圖1-2中的頻譜圖像提取一個象限后的頻譜圖像；
[0021] 圖3-3為對圖3-2中的頻譜圖像進行劃分扇區后的圖像；
[0022] 圖3-4為對圖3-3中的第一扇區進行劃分圖像塊后的圖像；
[0023] 圖4為本發明實施例四圖像處理方法的實現流程示意圖；
[0024] 圖5為本發明實施例五圖像處理方法的實現流程示意圖；
[0025] 圖6為本發明實施例六電子設備的組成結構示意圖；
[0026] 圖7為本發明實施例七電子設備的組成結構示意圖；
[0027] 圖8為本發明實施例八電子設備的組成結構示意圖；
[0028] 圖9為本發明實施例九電子設備的組成結構示意圖；
[0029] 圖10為本發明實施例十電子設備的組成結構示意圖。
【具體實施方式】
[0030] 下面結合附圖和具體實施例對本發明的技術方案進一步詳細闡述。
[0031] 實施例一
[0032] 本發明實施例提供的一種圖像處理方法，應用于電子設備，圖1-1為本發明實施 例一圖像處理方法的實現流程示意圖，如圖1-1所示，所述方法包括：
[0033] 步驟101，獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；
[0034] 步驟102,對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域，其中，所述 K為大于等于1的整數；
[0035] 這里，對第一圖像進行圖像分割后得到K個區域中的一個區域如圖1-2中圖像11 所示的指紋的原始圖像。
[0036] 步驟103,對K個所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K 個頻譜圖像，K個所述頻譜圖像中均包含頻譜峰；
[0037] 這里，承接步驟102,圖1-2中圖像12為圖像11經過第一處理后得到的頻譜圖像。
[0038] 步驟104,根據所述頻譜峰的位置確定對應區域中紋線的頻率和方向。
[0039] 本領域的技術人員應當理解，本發明實施例中，對K個區域所進行的第一處理，是 為了得到與K個區域的時域圖像一一對應的K個頻域圖像；由于第一圖像中的像素是離散 的值，因此優選地本發明實施例中的第一處理可以為快速傅里葉變換（FFT，Fast Fourier Transform),通過FFT求第一圖像的頻譜，能夠提高運算的速率。
[0040] 本發明實施例中提供了一種圖像處理方法，能夠用于確定指紋圖像的方向場，先 獲取第一圖像；然后對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域；再對K個 所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K個頻譜圖像；最后根據所述 頻譜峰的位置確定對應區域中紋線的頻率和方向；通過本發明實施例提供的技術方案，具 有以下優點：
[0041] 1)對第一圖像的各區域內的所有像素點作第一處理如傅里葉變換，得到對應的頻 譜圖；從頻譜圖中能夠得到整個區域內紋線的方向的偏移情況。
[0042] 2)第一圖像的紋線方向由各區域內紋線的方向偏移共同決定，所以通過本發明實 施例提供的技術方案對第一圖像的紋線方向的估計精度較高，而且只需存儲各區域對應的 頻譜圖像；因此本發明實施例提供的技術方案，與常規技術中的通過指紋梯度求方向場的 方法相比，降低了運算量；與常規技術中的通過方向濾波器求方向場的方法相比，減少了存 儲空間。
[0043] 實施例二
[0044] 本發明實施例提供的一種圖像處理方法，應用于電子設備，圖2為本發明實施例 二圖像處理方法的實現流程示意圖，如圖2所示，所述方法包括：
[0045] 步驟201，獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；
[0046] 步驟202,對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域，其中所述K 為大于等于1的整數；
[0047] 這里，對第一圖像進行圖像分割后得到K個區域中的一個區域如圖1-2中圖像11 所示的指紋的原始圖像。
[0048] 步驟203,對K個所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K 個頻譜圖像，K個所述頻譜圖像中均包含頻譜峰；
[0049] 這里，承接步驟202,圖1-2中圖像12為圖像11經過第一處理后得到的頻譜圖像。
[0050] 步驟204,根據所述頻譜峰偏移橫軸的方向確定對應區域中紋線的方向，以及在所 述紋線的方向上根據所述頻譜峰與原點之間的距離確定對應區域中紋線的頻率。
[0051] 這里，所述頻譜峰與原點的之間的距離可以采用像素來表示。
[0052] 本領域的技術人員應當理解，本發明實施例中，對K個區域所進行的第一處理，是 為了得到與K個區域的時域圖像一一對應的K個頻域圖像；由于第一圖像中的像素是離散 的值，因此優選地本發明實施例中的第一處理可以為FFT，通過FFT求第一圖像的頻譜，能 夠提_運算的速率。
[0053] 基于本發明的實施例一，本發明實施例中提供了一種根據所述頻譜峰的位置確定 對應區域中紋線的頻率和方向的方法，即：根據所述頻譜峰偏移橫軸的方向確定對應區域 中紋線的方向，以及在所述紋線的方向上根據所述頻譜峰與原點之間的距離確定對應區域 中紋線的頻率；由于第一圖像的分辨率是已知的，而且所述頻譜峰與原點的之間的距離也 可以采用像素來表示，因此，本發明實施例提供的技術方案具有實現起來簡單、易行的優 點。
[0054] 實施例三
[0055] 本發明實施例提供的一種圖像處理方法，應用于電子設備，圖3-1為本發明實施 例三圖像處理方法的實現流程示意圖，如圖3-1所示，所述方法包括：
[0056] 步驟301，獲取第一圖像，所述第一圖像中包括有指紋圖形；
[0057] 步驟302,對所述第一圖像進行圖像分割，獲得互相不重疊的K個區域，其中所述K 為大于等于1的整數；
[0058] 這里，對第一圖像進行圖像分割后得到K個區域中的一個區域如圖1-2中圖像11 所示的指紋的原始圖像。
[0059] 步驟303,對K個所述區域分別進行第一處理，得到與K個所述區域一一對應的K 個頻譜圖像，所述頻譜圖像包括兩個象限的頻譜，所述兩個象限的頻譜中心對稱；
[0060] 這里，承接步驟302,圖1-2中圖像12為圖像11經過第一處理后得到的頻譜圖像。
[0061] 步驟3041，針對每一所述頻譜圖像的任意一個象限的頻譜，獲取所述象限內圖像 的幅頻響應值E ;
[0062] 這里，繼續承接步驟303中的例子，從圖像12可以看出，該頻譜圖像是中心對稱 的，為處理起來方便，可以只提取圖像12的一半頻譜圖像；其中提取圖像12中的一半頻譜 圖像可以通過以下方式：先將中心對稱的圖像12均勻地劃分在兩個象限中，假設將圖像12 劃分在第一象限和第二象限中，其中象限的原點為圖像12的中心點；然后提取第一象限中 的頻譜圖像如圖3-2所示。
[0063] 步驟3042,將所述象限劃分為N個扇區，并將幅頻響應值最大的扇區確定為第一 扇區，所述第一扇區的幅頻響應值為Emax ;
[0064] 本發明實施例中，所述N為8或16。
[0065] 這里，繼續承接步驟3041中的例子，假設將第一象限劃分為八個扇區31至38,如 圖3-3所示，從圖3-3可以看出，圖像11的頻譜主要集中扇區33至36，其中扇區34和扇 區35中的頻譜最多；經過確定扇區34的幅頻響應值最大且為Emax,將扇區34作為第一扇 區；
[0066] 步驟3043,判斷所述Emax與所述E之比是否大于等于所設定的第一閾值，得到第 一判斷結果，所述第一閾值與所述第一圖像的分辨率和N的大小有關；
[0067] 這里，繼續承接步驟3